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基于知識圖譜的推薦算法研究綜述

     
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摘要

推薦算法廣泛應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)場景中,為用戶推薦個(gè)性化的信息,解決信息過載問題,以提升用戶體驗(yàn)。引入知識圖譜的推薦算法利用豐富的輔助信息能有效解決數(shù)據(jù)稀疏和冷啟動等問題,有助于推薦準(zhǔn)確性、多樣性和可解釋性,引起了人們的研究興趣。總結(jié)現(xiàn)有推薦方法,劃分為基于嵌入、基于路徑和基于傳播三個(gè)類型,介紹分析現(xiàn)有方法如何挖掘知識圖譜中的實(shí)體和關(guān)系的信息,以及如何利用知識圖譜進(jìn)行可解釋的推薦,并對比了三種類型方法的優(yōu)缺點(diǎn);介紹了不同應(yīng)用場景下的常用數(shù)據(jù)集;對具有挑戰(zhàn)性的未來研究方向進(jìn)行了展望。

著錄項(xiàng)

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